SparkCore1.SparkContext:2.SparkSession3.RDD4.Broadcast、Accumulator:5.Sparkconf6.SparkFiles7.StorageLevel二、SparkSQL1

一、背景实践经验，碰到的yarn-cluster的问题：1、有的时候，运行一些包含了sparksql的spark作业，可能会碰到yarn-client模式下，可以正常提交运行；yarn-cluster模式下

catalyst引擎作用：将SparkSql转换成sparkrdd任务提交进行计算解析器将sparksql代码解析成语法树(未解析的逻辑查询计划)分析器将语法树解析成解析后的逻辑查询计划对逻辑查询计划进行属性和关系关联检验优化器将解析后的逻辑查询计划进行优化

支持多种语言：Scala(ApacheSpark)、Python(ApacheSpark)、SparkSQL、Hive、Markdown、Shell等。开发者可以通过实现

介绍AQE全称是AdaptiveQueryExecution，官网介绍如下PerformanceTuning-Spark3.5.0DocumentationAQE做了什么AQE是SparkSQL的一种动态优化机制

1.SparkSQL的运行流程1.1SparkRDD的执行流程回顾1.2SparkSQL的自动优化RDD的运行会完全按照开发者的代码执行，如果开发者水平有限，RDD的执行效率也会受到影响。

HiveonSpark和SparksqlonHive，你能分的清楚么结构上HiveOnSpark和SparkSQL都是一个翻译层，把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。

简要介绍了SparkSQL与HiveonSpark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。

结构上HiveOnSpark和SparkSQL都是一个翻译层，把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。Hive和SparkSQL都不负责计算。

sparkSQL整合hivesparkSQL整合hivesparkSQL整合hive步骤示例数据库保存在本地和数据库保存在HDFS应用场景sparkSQL整合hivesparkSQL整合hive，即sparkonhive

Spark完全分布式集群下的Hive的安装和配置-安装步骤：2.安装MySQL数据库3.配置MySQL相关5.设置环境变量6.修改hive配置文件7.上传MySQL连接驱动8.初始化元数据9.启动HiveSparkSQL

https://spark.apache.org/docs/2.4.0/sql-distributed-sql-engine.html#running-the-thrift-jdbcodbc-serverSparkSQL

在前面一节我们讲解了SparkSQL的工作原理，接下来在这一节，我们对SparkSQL工作原理进一步地深入和加强，这一节主要讲解SparkSQL核心源码导读和剖析首先，我们看SQLContext.scala

frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompysparkimportSparkConffrompyspark.sqlimportfunctionsasF"""创建ss对象时可以指定一些参数如果参数在脚本中不生效，就需要通过saprk-submit指令中进行设置sparksql

Spark：SPARKSQLresults=spark.sql("SELECT*FROMpeople")//读取JSON文件valuserScoreDF=spark.read.json("hdfs://

003-90-14【SparkSQL&DF&DS】慈航寺庙山脚下八卦田旁油菜花海深处人家王大爷家女儿用GPT学习DataSet的基本操作【SparkSQL&DF&DS】Dataset的创建和使用【SparkSQL

其他Spark的库都是构建在RDD和SparkCore之上的SparkSQL提供通过ApacheHive的SQL变体Hive查询语言（Hi

SparkSQL与HiveOnSpark区别Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。

SparkSQL和Hive语法差异1、仅支持HiveSparkSQL关联条件on不支持函数rand()创建零时表时，Spark不支持直接赋值nullSpark无法读取字段类型为void的表SparkSQL

目录1定义UDF函数1.1返回值是数组类型的UDF定义1.2返回字典类型的UDF定义2窗口函数1定义UDF函数目前python仅支持UDF两种定义方式：1.sparksession.udf.register()注册的UDF可以用于DSL和SQL返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格方法一语法：udf对象=sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3)参数1

SparkSQL它支持两种不同的方式转换已经存在的RDD到DataFrame1.反射（Java中的概念，scala是隐式转换）2.运行编程接口用反射去推倒出来RDD里面的schema。

1，RDD的依赖1.1概念rdd的特性之一相邻rdd之间存在依赖关系（因果关系）窄依赖每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对一（多对一）触发窄依赖的算子map()，flatMap()，filter()宽依赖父RDD的一个partition会被子rdd的多个Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对多触发宽依赖的算子

目录一，绪论1、项目背景：2、目标：3、用户群体：二．相关开发技术介绍（一）后端相关技术1.sparkSQL简介2.kettle简介3.tensorflow简介（二）前端相关技术1.HTML简介2.echarts

JDBC数据源实战SparkSQL支持使用JDBC从关系型数据库（比如MySQL）中读取数据。读取的数据，依然由DataFrame表示，可以很方便地使用SparkCore提供的各种算子进行处理。

SparkonHive集成原理HiveServer2的主要作用:接收SQL语句，进行语法检查；解析SQL语句；优化；将SQL转变成MapReduce程序，提交到Yarn集群上运行SparkSQL与Hive

SparkSQL基本介绍什么是SparkSQLSparkSQL是Spark多种组件中其中一个,主要是用于处理大规模的结构化数据什么是结构化数据:一份数据,每一行都有固定的列,每一列的类型都是一致的我们将这样的数据称为结构化的数据例如

一.Pandas简介1、基本介绍Pandas是Python的一个第三方包，也是商业和工程领域最流行的结构化数据工具集，用于数据清洗、处理以及分析Pandas和SparkSQL中很多功能都类似，甚至使用方法都是相同的

HiveSQL和SparkSQL都是用于在大数据环境中处理结构化数据的工具，但它们有一些关键的区别：底层计算引擎：HiveSQL：Hive是建立在Hadoop生态系统之上的，使用MapReduce作为底层计算引擎

目录一.开窗函数二.SparkSQL函数定义1.HIVE_SQL用户自定义函数2.Spark原生UDF3.pandasUDF4.pandasUDAF三.SparkonHIVE四.SparkSQL的执行流程一

先说结论：SparkSQLcatalog中对表结构的缓存一般不会自动更新。实验如下：在pg中新建一张表t1，其中只有一列c1int在SparkSQL中注册这张表，并从中查询数据.

一、问题描述sparksql写入mysql报错：Causedby:java.lang.IllegalArgumentException:Can’tgetJDBCtypeforvoidCausedby:java.lang.IllegalArgumentException

目录一.DataFrame详解1.数据清洗API1.去重:2.去除空:3.填充替换:2.SparkSQL的shuffle分区设置3.SparkSQL数据写出操作3.1写出到文件系统3.2写出到数据库一.

目录一.SparkSQL中数据清洗的API有哪些，各自作用是什么？二.设置SparkSQL的shuffle分区数的方式有哪几种三.数据写出到数据库需要注意什么?

在大数据高速发展时期，多个技术团队基于OLAP的应用需求，开发出多种OLAP技术，如Hive、SparkSql、FlinkSql、Impala、Kylin、ClickHouse、Doris等，或者在实现其他应用需求的时候

在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？

它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL，用于机器学习的MLlib，用于图计算的GraphX和SparkStreaming。Spark是Ma

3）可以理解Hive就是MapReduce/SparkSql的客户端。为什么要使用hive?MapRedu

目录SparkSQL基本介绍SparkSQL特点SparkSQL与Hive的异同SparkSQL的数据结构SparkSQL的入门创建SparkSession对象DataFrame详解DataFrame基本介绍

目录DataFrame的操作方案SQL相关的API创建一个视图/表DSL相关的APIDSL的传递方式SQL的函数库SparkSQL的综合应用直接基于DataFrame来处理SQL方式DSL方式基于RDD

一.SparkSQL基本介绍1.什么是SparkSQLSparkSQL是Spark多种组件中其中一个,主要是用于处理大规模的[结构化数据]SparkSQL的特点:1).融合性:既可以使用SQL语句,也可以编写代码

目录1.简述SparkSQL与HIVE的对比2.SparkSQL是什么?3.代码题需求1直接基于DataFrame来处理，完成SparkSQL版的WordCount词频统计。

目录一.SparkSQL简介二.SparkSQL与HIVE的异同三.DataFrame1.创建DataFrame2.RDD转换DataFrame四.操作DataFrameSQL方式:DSL方式:一.SparkSQL

包含sparksql的完整使用案例，请务必耐心看完专题：大数据单机学习环境搭建和使用1.Spark安装2.Spark配置2.1配置环境变量2.2spark客户端3.Spark使用3.1环境准备3.2脚本说明

GeosparkSQL加载SHP数据GeoSparkSQL默认是无法读取Shp和GeoJson格式的矢量数据的，必须要通过RDD读取，然后利用GeoSpark提供的Adapter在RDD和DataFrame

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SparkSQL支持使用JDBC从关系型数据库（比如MySQL）中读取数据。读取的数据，依然由DataFrame表示，可以很方便地使用SparkCore提供的各种算子进行处理。

SparkSQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过SparkSQL，我们可以使用SQL或者

Reduce端并行度RDD：参数：spark.default.parallelism手动：groupByKey(10)，10即为并行度SparkSQL：参数：spark.sql.shuffle.partitionsHiveonSpark

1三者比较易操作程度SparkSQL>DataFrame>RDD2创建RDD、DataFrame和SparkSQL2.1创建RDDrawUserData=sc.textFile("file:/home/

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